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APCS 完全攻略：從新手到高手，Python解題必備!

為了解決python字串變數的問題，作者胡昭民,吳燦銘 這樣論述：

　　＼滿級分快速攻略／ 　　重點總整理 + 歷次試題解析   　　☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 　　☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點 　　☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 　　☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題   　　APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 　　 　　APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題

是以單選題的方式進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。   　　本書的實作題以 Python 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析

、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。   　　同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 Python 語言應試 APCS 的實戰能力。   　　【目標讀者】 　　◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 　　◆ 對程式語言有興趣的學習者 　　◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人

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基於二階層診斷評量與回饋之數位角色扮演遊戲對於學生自然科學學習成效之影響

為了解決python字串變數的問題，作者張君聖 這樣論述：

近年來，隨著科技的迅速進步，數位遊戲式學習成為新興的策略，藉由數位媒材進行學習，在設計好的情境遭遇困境，克服挑戰、相互競爭與問題解決的歷程中增進能力。然而，當數位遊戲應用在評量時，其測驗設計相當具有挑戰，時常影響評量成績的準確性。二階層診斷測驗（two-tier diagnostic test）能結合於遊戲測驗設計，檢測其概念的建立，給予提示與回饋，以利於學習者在評量中學習。因此，本研究目設計「基於二階層診斷評量與回饋之數位角色扮演遊戲」系統，用於國小六年級自然科學課程「電磁效應」的學習效果。本研究採準實驗研究法，實驗對象為台中市某國小六年級學生共80位，實驗組使用「基於二階層診斷評量與回饋

之數位角色扮演遊戲學習」，控制組使用「一般評量與回饋的數位角色扮演學習遊戲學習」。學習活動結束後，比較兩組學生的自然科學領域之學習成就、學習動機、自我效能、後設認知覺察、問題解決能力與認知負荷。研究結果顯示：二階層診斷評量與回饋之數位角色扮演遊戲學習系統、一般評量與回饋之數位角色扮演遊戲學習系統在電磁效應的學習成就、後設認知覺察、問題解決能力並無顯著差異，而兩組回饋之數位遊戲學習能輔助學習，皆能提升學生自我效能感；透過二階層診斷評量與回饋，能促使發現、回饋並修正另有概念，並在遊戲的歷程中反覆學習與評量，在充分掌握自主性的同時提升內在動機。另一方面，藉二階層診斷評量與回饋系統，能提供適當的學習教

材、內容並建構學習歷程，同時能讓學生投入於學習中。建議未來在該領域之研究設計時，可添加更多不同的教學策略、更多元取向的遊戲類型，或更長的時間規劃，以發掘數位遊戲在應用於教育領域的價值。

Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧

為了解決python字串變數的問題，作者劉承彥,郭永舜 這樣論述：

　　無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。 　　什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。 　　技術分析的本質是將市場的走勢進行分類，而量化交易的強大之處，就是能在短短的時間內，進行大量的數據統計，創造更多的收益與機會。 　　很多人對於交易有一種迷思，期望能找到一個永遠不變的通用獲利策略，然而事實上一個完整的交易系統牽扯到交易策略、資金控管、交易心態，這三個部分缺一不可，每個環節

息息相關。 　　要創造好的交易策略，並不是參考別人的想法，就能產生適合自己的交易策略，而是要充分了解交易策略的脈絡，才能在投資時有良好的交易心態。每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。 　　有鑑於此，本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入量化分析的方便工具。本書中的內容包含指標公式說明、圖片解說、範例程式碼及實際操作結果，讀者可執行本書提供的範例程式檔案，也可自行彈性修改。 　　【精采內容】 　　✪金融資料的取得 　　✪技術指標的介紹及計算 　　✪K線型態的圖片說明 　　✪金融圖表的繪製 　　✪交易績效的介紹及計算

　　✪交易訊號漲跌的統計模組 　　【目標讀者】 　　✪想要學習Python來進行程式交易者 　　✪想要客觀且嚴守紀律來投資者 　　✪沒時間盯盤但想要自動化投資者 　　✪想要了解交易規則並學習正確的程式交易者 本書特色 　　使用Python實作100多種技術分析，掌握量化分析市場趨勢 　　靈活運用Ta-Lib套件計算技術指標，大幅降低自行開發指標模組的時間成本 　　✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 　　✪收錄Ta-Lib套件的上百種技術指標函數用法，是量化交易者的最佳工具書 　　✪串接公開金融資料API，透過圖表繪製K線圖，並找出合適的交易時機

基於台灣中風登錄資料庫開發機器學習模型預測二次中風

為了解決python字串變數的問題，作者卓宗勳 這樣論述：

中風是已開發國家的第三大死因，且每年台灣有一萬三千人死於中風。根據研究顯示十年內平均每年中風患者中風復發率為 4%，十年內首次中風復發的累積風險為 43%，中風復發這個因素本身也是造成中風患者死亡的主因。此外，中風後的病患會依據腦損傷部位以及嚴重程度的不同，造成不同程度的殘疾，而復健對於中風後患者的殘疾改善是有幫助的。然而近期有研究顯示有醫療團隊協助的在家中風復健患者其復健成效與在醫院沒有太大差別，而台灣在這幾年也對於 中風後的患者的復健推出了一項計畫稱為「急性後期之醫療整合照護模式(Post- acute Care, PAC)」，而其中的子計畫「急性後期整合照護居家模式」則是針對急 性中風

後回到家的病患進行積極的中風後復健服務。而目前對於中風後回到家的 患者之相關判斷的預測模型甚少，因此本研究欲想開發一個預測模型，藉此協助 醫療護理人員判斷哪些在家的急性中風患者屬於高危險的中風復發族群，以此協助判斷哪些患者需要額外的醫療的介入和支援，希望能減少醫療資源的浪費以及預防中風復發的產生。本研究基於台灣中風登錄資料庫(Taiwan Stroke Registry Database; TSR)(2006-2018)進行分析，而由於我們的目標是判斷在家的急性缺血性中風患者是否是中風復發的高危險族群，因此我們藉由資料過濾的過程篩選出符合目標的資料集，此外也針對此資料集進行一系列的前處理，將錯

誤的資料進 行剔除或是移除遺失值過多的變數。根據文獻平均每年中風患者中風復發率大約只有 4%，然而我們在尚未資料前處理時的缺血性中風復發患者比例為 2.93%， 這也導致有中風復發和沒有中風復發的患者有著極度不平衡的數量，因此為了減少這不平衡對於模型訓練時的問題，我們使用 Undersampling 的方法使其沒有中 風復發患者的數量與有中風復發患者的數量相當。在上述資料過濾、前處理以及 Undersampling 方法處理完後，資料量剩餘 1,786 筆資料。在特徵篩選的部分，本研究參考文獻使用 10 次 Random Forest 方法得出 10 個特徵重要性列表，並設定閥值，列出特徵重要

性排序排名，經由數次的嘗試，發現 10 次都有通過閥值的變數中，前 20 個重要的特徵變數，訓練出來的模型，其預測能力的表現是最好的。而本研究在模型訓練時使用「未經任何篩選」與「有進行特徵篩選」共兩種 方法進行訓練，藉此作互相的比較。在模型訓練上，本研究使用四種模型進行訓練，在交叉驗證上，因本研究屬於較小的資料集，參考文獻對於小資料的處理， 使用 Bootstrapping 進行交叉驗證。最後，模型訓練的成效檢驗則是用敏感度、特異度、精準度、精確度、接收者操作特徵曲線下面積(AUC)和精準度-召回率曲線下面積(PRC)進行驗證。因本研究想要找出哪些患者是中風復發的高危險族群， 因此較注重模型是

否能在有中風復發的患者中，判斷真的有中風復發的患者以及 在模型判斷為有中風復發的患者中，真的有中風復發的比例。因此較注重敏感度 (Sensitivity、Recall)以及精準度(Precision)。表現較好的模型中，敏感度的平均值 為 74.80%、精準度的平均值為 69.55%、Precision-Recall Curve 的平均值為 72.07%。 此外 LDL 和 HDL 則是在眾多特徵中最具預測影響力的特徵。